(あ)

「AI ってなんだ」

技術研究所の (あ) です。
この一年くらいで、社内外のいろいろな方々向けに眼科画像と機械学習の話をさせていただく機会がいくつかありました。長めの話をする場合には、「そもそも機械学習とか AI (人工知能) ってなぁに?」というあたりから話を始めます。

先日もそのあたりに関する話が社内報向けの Q&A形式の記事になったのですが、紙面も限られていて削った部分もありました。せっかくなのでそれをベースに、新たに内容も追加してブログ記事にしてみました。

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デジタルな画像のはなし (色と明るさ)

技術研究所の (あ) です。
機械学習による画像や写真の分類とかやってます。

学習用に集めた画像を畳み込みニューラルネットワークなどで学習させるわけですが、その際にはまず、集めた画像の要る部分だけを切り出したりする必要があります。また、「ちょっと違っても同じだよ」というようなことを学習させるために画像にフィルタを掛けたり変形したりノイズを加えたりして“Data Augmentation”を行うことも多いです。

こうした作業には、またこれに限らず写真などの解析や操作のためには計算機上でデジタルな画像がどう表現され扱われているのか、ということをちゃんと理解しておいたほうが便利です。「なんかこうすればよいらしい」くらいの認識でも、まあ、なんとかなるかもしれませんが、ちょっと知識があるだけで応用できる度合いがぜんぜん違ったりします。

というわけで今回はデジタルな画像の基礎的な部分の説明をしたいと思います。

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感度とか特異度とか

技術研究所の(あ)です。
機械学習を用いた眼科画像からの疾患の有無の判断とかやってます。こういうもの (画像からの判断だけでなく、インフルエンザの検査とかでも同じです) の性能を評価しようとするとき、いろいろな指標の用語が出てきます。

感度、特異度、精度、再現率、適合度、などなど…

何がどう違うのでしょう? 何でたくさんあるのでしょう?
もちろん本やウェブで調べれば出てきますが、意外とすっきり簡潔に解りやすくまとめた資料がありません。いろいろな人に説明せねばならない機会も増えたし、それではということで自分で説明図などを作ってみました。

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座長やってきました

技術研究所の (あ) です。
もう時間が空いてしまいましたが、先日(3/14)、情報処理学会第80回全国大会の一般発表セッションの一つで座長をやってきました。
学会聴講とか発表とかをやったことのない人には、この「座長」というのが何なのか、いまいちピンとこないかと思います。

ということで今回はその辺りを軽く書いてみたいと思います。

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Science is Fun!

技術研究所の (あ) です。
仕事始めの日にして新年最初のブログ更新日、ということで何か夢やわくわく感のある話を書きたいなぁ、と考えました。
わくわく感、と言えば “Sense of Wonder”。
Sense of Wonder といえば SF、そして科学。
そんなわけで、科学や SF の楽しさについて書きたいと思います。

SF = ?

SFというと、新作が封切られた映画の「スター・ウォーズ」や、ちょっと前の「ブレードランナー2049」のようなものを思い浮かべる人も多いでしょう。「もっと“科学”成分が高くないと」と思う人も少なくないでしょう。藤子・F・不二雄のSF短編集作品の場合は「Sukoshi Fushigi (少し不思議)」と称してます。「SFって、何?」というのは終わらない議論のネタの一つなので深入りしませんが、ここでは SF (や、その周辺) の中でも「科学の楽しさ」が伝わってくるタイプのものを取り上げます。

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PI に時間を

技術研究所の(あ)です。
一昨日は 3/14。そう、円周率(PI)の日です。小学生のときに 3.14 とかおよそ 3 とか習うこの値、小数点以下が繰り返しもなく果てしなく続く、ということは誰でも知っているかと思います。その数字の並びは、規則性もなくランダムです。つまり、0 から 9 のどの数字も、どういう数字の並びも、(長い目で見ると) 均等に出てくる、ということです。

ほんとうに? どんな感じ?
といったあたりを実際に見てみましょう。

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AR とか MR とか VR とか

技術研究所の (あ) です。

マイクロソフトの HoloLens が (ようやく) やってきて、HMD (Head-Mounted Display) 界隈がまた新たな賑わいを見せています。しばらく前は Oculus Rift を使った VR (Virtual Reality) が大流行して、その後はよりお手軽なハコスコ、Cardboard が増えつつあるかなぁ、という感じだったところに、新たな流れを作ることができるのでしょうか。

マイクロソフトは HoloLens を MR (Mixed Reality) デバイス、と称しています。メディア・記事によってはこの MR という言葉をあたかも新たに発明された概念かのように書いていることもありますが、そんなことはありません。現実と仮想を融合、って言うけれど、それって AR (Augmented Reality) とどう違うの?

今回はその辺りを、歴史もふまえてざっと整理しておきたいと思います。

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アヒルと “TANSTAAFL”

技術研究所の (あ) です。

弊研究所では機械学習を用いた画像分類などをやってます。
機械学習にもやり方がいろいろありますが、どれも基本的には、「判定したいもの」や「状況」を入力したときに出てくる「答え」が、なるべく正解 (教師データ) と同じに (もしくは近いものに) なるようにするか、あるいは何らかの「ポイント」がなるべく高くなるように学習する、ということをやってます。

すなわち、何らかの評価関数 (コスト関数) の最大値・最小値を探すという、最適化問題を扱っていることになります。この最適化問題に関して、おもしろい名前の定理があります。

その名も「ノーフリーランチ定理 (No-Free-Lunch Theorem)」。”Free Lunch” とは「無料の昼食」のこと。”No Free Lunch” とは「無料の昼食なんてものはない」ということ。

「『無料の昼食なんてものはない』定理」? いったいどういうことでしょう?

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シンギュラリティと知性とゾンビ

弊社でも扱っていますが、相変わらず人工知能(AI)や機械学習が世間を賑わわせています。最近では読唇術で人間の能力を上回ったなんていう話 が。「2001年宇宙の旅」の HAL9000 を思い出します。将棋や囲碁でも AI が人間に勝つようになり、「AI が完全に人間を上回るかも?」という話が現実味を帯びてきました。
技術の発展というのは凄いですね。

シンギュラリティ?

技術の発展速度はどんどん速くなっているから、このままある時点まで行くと無限に近い速さになる、というようなことが計算機が発展しだした初期の頃から言われています。
その概念は、特にその「ある時点」をヴァーナー・ヴィンジという SF 作家が 1980年代末に「シンギュラリティ」(Technological Singularity, 技術的特異点) と名づけたことで、広く知られるようになりました。

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学会発表してきました (@鳥取)

技術研究所の(あ) です。
クレスコのウェブページのニュースのところにも出ていますが、我々は最近、人工知能 (機械学習) を用いた眼の病気の画像診断という課題に取り組んでおり、ここまでの成果に関して先日、学会発表をしてきました。

今回はその内容を簡単にご紹介します。

光干渉断層計 (OCT)

対象としたのは、OCT と呼ばれる検査機器で得られる画像です。Optical Coherency Tomography の頭文字で、光の干渉を使って立体像を得る装置、といったところです。眼科では、これを使って網膜などのある眼底の様子を、断面を切って見ることができます。造影剤などを用いる必要がなく、患者さんにあまり負担を掛けずに詳しい情報が見られるので、たいへん便利で重宝する検査機器なのです。

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